La donnée financière et comptable des entreprises est souvent perdue dans des tableaux dispersés dans des PDF ou des images.

Grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais possible d'extraire et structurer ces informations pour maximiser leur exploitation, notamment pour réaliser des économies, détecter des erreurs, et optimiser la gestion des dépenses.
Cet article présente les principales techniques utilisées pour détecter et extraire ces tableaux, ainsi que des conseils pratiques pour aider vos développeurs à implémenter ces solutions dans vos projets.

Techniques d'IA pour la Détection et l'Extraction de Tableaux

Vision par Ordinateur

La vision par ordinateur joue un rôle déterminant dans la détection des tableaux. Les méthodes courantes incluent l'utilisation de réseaux de neurones dit "convolutifs" (CNN) pour identifier les structures tabulaires dans les documents.

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Ils sont plus efficaces que les réseaux de neurones traditionnels car ils utilisent des filtres qui détectent les motifs locaux dans les images, préservant ainsi la structure spatiale des données.

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Compréhension du Langage Naturel (NLP)

Une fois les tableaux détectés, l’étape suivante est leur extraction et leur structuration pour rendre exploitables les données qu'ils contiennent.

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Les IA appelées LLM (Large Language Model) sont particulièrement performantes dans l'interprétation des données puisqu'elles sont faites pour comprendre le langage humain.

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Méthodes Combinées

La combinaison de la vision par ordinateur et du NLP permet d'obtenir les résultats plus robustes.

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Par exemple, une approche courante consiste à utiliser la vision par ordinateur pour détecter les tableaux et ensuite appliquer des techniques de NLP pour extraire et structurer les données.

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Conseils Pratiques pour l'Implémentation

Préparation des Données

La qualité des données d'entraînement est cruciale pour les performances des modèles d'IA. Assurez-vous d'avoir un jeu de données diversifié et bien étiqueté. Incluez différents types de documents et de formats de tableaux pour rendre votre modèle plus robuste.

Choix des Modèles

• Pour la Détection de Tableaux : Optez pour des modèles CNN bien établis comme YOLO ou Mask R-CNN.
• Pour l'Extraction de Données : Utilisez des modèles transformers comme BERT ou GPT-4, qui ont démontré leur efficacité dans la compréhension du langage naturel.

Entraînement et Validation

Séparez votre jeu de données en ensembles d'entraînement et de validation. Utilisez des techniques de validation croisée pour évaluer la performance de vos modèles et éviter le sur-apprentissage.

Optimisation et Déploiement

Après avoir entraîné vos modèles, optimisez-les pour une utilisation en production. Cela peut inclure la compression des modèles pour les rendre plus légers et plus rapides, ainsi que la mise en place d'infrastructures robustes pour gérer les demandes en temps réel.

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